package com.maozzi.dp;

import java.util.Arrays;

/**
 * 子序列问题
 *
 * @author maozi
 */
public class SubSequence {
    public static void main(String[] args) {
        int[] nums = {10, 9, 2, 5, 3, 7, 101, 18};
        System.out.println(lengthOfSubSeq(nums));

        System.out.println(continuousSubSeq(nums));

        System.out.println(findLengthOfArr(nums, new int[]{10, 9, 2, 5, 3, 7, 101}));

        System.out.println(longestCommonSubsequence("abc", "abcdef"));

        System.out.println(maxUncrossedLines(nums, new int[]{10, 9, 2, 5, 3, 7, 101}));

        System.out.println(maxSubArray(nums));
    }

    /**
     * 最长递增子序列
     * <p>
     * 给你一个整数数组 nums ，找到其中最长严格递增子序列的长度。
     * <p>
     * 子序列 是由数组派生而来的序列，删除（或不删除）数组中的元素而不改变其余元素的顺序。例如，[3,6,2,7] 是数组 [0,3,1,6,2,2,7] 的子序列
     */
    public static int lengthOfSubSeq(int[] nums) {
        // dp[i] = max(dp[i], dp[j]+1), num[i] > num[j]时
        int n = nums.length;
        if (n <= 1) {
            return n;
        }
        int[] dp = new int[n];
        Arrays.fill(dp, 1);
        int max = 0;
        for (int i = 1; i < n; i++) {
            for (int j = 0; j < i; j++) {
                if (nums[i] > nums[j]) {
                    dp[i] = Math.max(dp[i], dp[j] + 1);
                }
                max = Math.max(dp[i], max);
            }
        }
        return max;
    }

    /**
     * 最长连续递增序列
     * <p>
     * 给定一个未经排序的整数数组，找到最长且 连续递增的子序列，并返回该序列的长度。
     * <p>
     * 连续递增的子序列 可以由两个下标 l 和 r（l < r）确定，如果对于每个 l <= i < r，都有 nums[i] < nums[i + 1] ，
     * 那么子序列 [nums[l], nums[l + 1], ..., nums[r - 1], nums[r]] 就是连续递增子序列。
     */
    public static int continuousSubSeq(int[] nums) {
        // dp[i] = dp[i-1]+1, nums[i] > nums[i-1]
        int n = nums.length;
        int[] dp = new int[n];
        Arrays.fill(dp, 1);
        int max = 1;
        for (int i = 1; i < n; i++) {
            if (nums[i] > nums[i - 1]) {
                dp[i] = Math.max(dp[i], dp[i - 1] + 1);
            }
            max = Math.max(dp[i], max);
        }
        return max;
    }

    /**
     * 最长重复子数组
     * <p>
     * 给两个整数数组 nums1 和 nums2 ，返回 两个数组中 公共的 、长度最长的子数组的长度 。
     */
    public static int findLengthOfArr(int[] nums1, int[] nums2) {
        // dp[i][j] = dp[i-1][j-1]+1
        int m = nums1.length;
        int n = nums2.length;
        int[][] dp = new int[m + 1][n + 1];
        int max = 0;
        for (int i = 1; i <= m; i++) {
            for (int j = 1; j <= n; j++) {
                if (nums1[i - 1] == nums2[j - 1]) {
                    dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;
                }
                max = Math.max(dp[i][j], max);
            }
        }
        return max;
    }

    /**
     * 最长公共子序列
     * <p>
     * 给定两个字符串 text1 和 text2，返回这两个字符串的最长 公共子序列 的长度。如果不存在 公共子序列 ，返回 0 。
     * <p>
     * 一个字符串的 子序列 是指这样一个新的字符串：它是由原字符串在不改变字符的相对顺序的情况下删除某些字符（也可以不删除任何字符）后组成的新字符串。
     * <p>
     * 例如，"ace" 是 "abcde" 的子序列，但 "aec" 不是 "abcde" 的子序列。
     * 两个字符串的 公共子序列 是这两个字符串所共同拥有的子序列。
     */
    public static int longestCommonSubsequence(String text1, String text2) {
        int m = text1.length();
        int n = text2.length();
        int[][] dp = new int[m + 1][n + 1];
        for (int i = 1; i <= m; i++) {
            for (int j = 1; j <= n; j++) {
                if (text1.charAt(i - 1) == text2.charAt(j - 1)) {
                    dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;
                } else {
                    dp[i][j] = Math.max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]);
                }
            }
        }
        return dp[m][n];
    }

    /**
     * 不相交的线
     * <p>
     * 在两条独立的水平线上按给定的顺序写下 nums1 和 nums2 中的整数。
     * <p>
     * 现在，可以绘制一些连接两个数字 nums1[i] 和 nums2[j] 的直线，这些直线需要同时满足：
     * <p>
     * nums1[i] == nums2[j]
     * 且绘制的直线不与任何其他连线（非水平线）相交。
     * 请注意，连线即使在端点也不能相交：每个数字只能属于一条连线。
     * <p>
     * 以这种方法绘制线条，并返回可以绘制的最大连线数。
     */
    public static int maxUncrossedLines(int[] nums1, int[] nums2) {
        int m = nums1.length;
        int n = nums2.length;
        int[][] dp = new int[m + 1][n + 1];
        for (int i = 1; i <= m; i++) {
            for (int j = 1; j <= n; j++) {
                if (nums1[i - 1] == nums2[j - 1]) {
                    dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;
                } else {
                    dp[i][j] = Math.max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]);
                }
            }
        }
        return dp[m][n];
    }

    /**
     * 最大子数组和
     * <p>
     * 给你一个整数数组 nums ，请你找出一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。
     * <p>
     * 子数组是数组中的一个连续部分。
     */
    public static int maxSubArray(int[] nums) {
        int n = nums.length;
        int[] dp = new int[n];
        dp[0] = nums[0];
        int max = dp[0];
        for (int i = 1; i < n; i++) {
            dp[i] = Math.max(dp[i - 1] + nums[i], nums[i]);
            max = Math.max(dp[i], max);
        }
        return max;
    }

    /**
     * 判断子序列
     * <p>
     * 给定字符串 s 和 t ，判断 s 是否为 t 的子序列。
     * 字符串的一个子序列是原始字符串删除一些（也可以不删除）字符而不改变剩余字符相对位置形成的新字符串。（例如，"ace"是"abcde"的一个子序列，而"aec"不是）。
     * <p>
     * 进阶：
     * 如果有大量输入的 S，称作 S1, S2, ... , Sk 其中 k >= 10亿，你需要依次检查它们是否为 T 的子序列。在这种情况下，你会怎样改变代码？
     */
    public static boolean isSubsequence(String s, String t) {
        int m = s.length();
        int n = t.length();
        int[][] dp = new int[m + 1][n + 1];
        for (int i = 1; i <= m; i++) {
            for (int j = 1; j <= n; j++) {
                if (s.charAt(i - 1) == t.charAt(j - 1)) {
                    dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;
                } else {
                    dp[i][j] = dp[i][j - 1];
                }
            }
        }
        return dp[m][n] == s.length();
    }

    /**
     * 不同的子序列
     * <p>
     * 给你两个字符串 s 和 t ，统计并返回在 s 的 子序列 中 t 出现的个数，结果需要对 109 + 7 取模。
     */
    public static int numDistinct(String s, String t) {
        int m = s.length();
        int n = t.length();
        int[][] dp = new int[m + 1][n + 1];
        for (int i = 0; i <= n; i++) {
            dp[0][i] = 0;
        }
        for (int i = 0; i <= m; i++) {
            dp[i][0] = 1;
        }
        for (int i = 1; i <= m; i++) {
            for (int j = 1; j <= n; j++) {
                if (s.charAt(i - 1) == t.charAt(j - 1)) {
                    dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + dp[i - 1][j];
                } else {
                    dp[i][j] = dp[i - 1][j];
                }
            }
        }
        return dp[m][n];
    }

    /**
     * 两个字符串的删除操作
     * <p>
     * 给定两个单词 word1 和 word2 ，返回使得 word1 和  word2 相同所需的最小步数。
     * <p>
     * 每步 可以删除任意一个字符串中的一个字符。
     */
    public static int minDistance(String word1, String word2) {
        int m = word1.length();
        int n = word2.length();
        int[][] dp = new int[m + 1][n + 1];
        for (int i = 0; i <= m; i++) {
            dp[i][0] = i;
        }
        for (int i = 0; i <= n; i++) {
            dp[0][i] = i;
        }
        for (int i = 1; i <= m; i++) {
            for (int j = 1; j <= n; j++) {
                if (word1.charAt(i - 1) == word2.charAt(j - 1)) {
                    dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1];
                } else {
                    dp[i][j] = Math.min(dp[i - 1][j - 2] + 2, Math.min(dp[i - 1][j] + 1, dp[i][j - 1] + 1));
                }
            }
        }
        return dp[m][n];
    }

    /**
     * 编辑距离
     * <p>
     * 给你两个单词 word1 和 word2， 请返回将 word1 转换成 word2 所使用的最少操作数  。
     * <p>
     * 你可以对一个单词进行如下三种操作：
     * 插入一个字符
     * 删除一个字符
     * 替换一个字符
     */
    public static int minDistance2(String word1, String word2) {
        int m = word1.length();
        int n = word2.length();
        int[][] dp = new int[m + 1][n + 1];
        for (int i = 0; i <= m; i++) {
            dp[i][0] = i;
        }
        for (int i = 0; i <= n; i++) {
            dp[0][i] = i;
        }
        for (int i = 1; i <= m; i++) {
            for (int j = 1; j <= n; j++) {
                if (word1.charAt(i - 1) == word2.charAt(j - 1)) {
                    dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1];
                } else {
                    dp[i][j] = Math.min(dp[i - 1][j - 1], Math.min(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1])) + 1;
                }
            }
        }
        return dp[m][n];
    }

    /**
     * 回文子串
     * <p>
     * 给你一个字符串 s ，请你统计并返回这个字符串中 回文子串 的数目。
     * <p>
     * 回文字符串 是正着读和倒过来读一样的字符串。
     * <p>
     * 子字符串 是字符串中的由连续字符组成的一个序列。
     */
    public static int countSubstrings(String s) {
        int n = s.length();
        boolean[][] dp = new boolean[n][n];
        int count = 0;
        for (int i = n - 1; i >= 0; i--) {
            for (int j = i; j < n; j++) {
                if (s.charAt(i) == s.charAt(j) && (j - i <= 1 || dp[i + 1][j - 1])) {
                    count++;
                    dp[i][j] = true;
                }
            }
        }
        return count;
    }

    /**
     * 最长回文子序列
     * <p>
     * 给你一个字符串 s ，找出其中最长的回文子序列，并返回该序列的长度。
     * <p>
     * 子序列定义为：不改变剩余字符顺序的情况下，删除某些字符或者不删除任何字符形成的一个序列。
     */
    public static int longestPalindromeSubSeq(String s) {
        int n = s.length();
        int[][] dp = new int[n][n];
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            dp[i][i] = 1;
        }
        for (int i = n - 1; i >= 0; i--) {
            for (int j = i + 1; j < n; j++) {
                if (s.charAt(i) == s.charAt(j)) {
                    dp[i][j] = dp[i + 1][j - 1] + 2;
                } else {
                    dp[i][j] = Math.max(dp[i + 1][j], dp[i][j - 1]);
                }
            }
        }
        return dp[0][n - 1];
    }
}
